¿Pueden predecir los mercados de predicción?

Los mercados de predicción como Kalshi y Polymarket han cobrado tal importancia que, a estas alturas, muchos expertos citan las previsiones de estas fuentes, en lugar de las previsiones de consenso convencionales de Bloomberg y similares. Pero, parafraseando a Nate Silver (que es asesor de Polymarket), los mercados de predicción son un grupo de adolescentes escoceses sentados en sus habitaciones apostando sobre distintos acontecimientos. Vale, él dijo eso sobre las cuotas de las apuestas, pero la cuestión es si los mercados de predicción son una previsión imparcial y fiable de los acontecimientos económicos.

Y hay buenas noticias. Parece que las previsiones de Kalshi son, efectivamente, imparciales y pueden aportar información adicional en comparación con las previsiones basadas en el mercado o las encuestas entre economistas profesionales. Pero las previsiones de Kalshi no son necesariamente mejores que estas otras fuentes, como muestra un estudio de Anthony Diercks, Jared Katz y Jonathan Wright.

El gráfico siguiente muestra el error de previsión de Kalshi en comparación con el error de previsión de los futuros sobre los fondos federales negociados en los mercados financieros y el SPF durante los seis meses previos a una decisión de la Reserva Federal sobre los tipos de interés. Al tratarse de errores de previsión, cuanto menor sea la cifra, mejor.

El gráfico muestra claramente que las previsiones de Kalshi son significativamente mejores que las de los futuros sobre los fondos federales negociados en los mercados monetarios. El SPF, por su parte, tiene una precisión similar a la de las previsiones de Kalshi. Sin embargo, la ventaja que tienen los inversores con Kalshi es que cuenta con ajustes continuos y actualizaciones diarias, mientras que el SPF solo se actualiza una vez al trimestre. Si se producen acontecimientos significativos que alteren las perspectivas de los tipos de interés de los fondos federales, Kalshi puede ofrecer una buena idea de cómo han cambiado las probabilidades.

Errores de previsión de los tipos de interés de los fondos federales

Fuente: Klement on Investing, Diercks et al. (2026)

Otra prueba consiste en comparar las previsiones de Kalshi con el consenso de economistas de Bloomberg respecto a variables económicas clave, como la inflación y el desempleo. Los gráficos que se muestran a continuación indican que el error de previsión de los datos del consenso de Bloomberg tiende a ser algo mayor en el caso de la inflación general, pero menor en el de la inflación subyacente y las cifras de desempleo.

Errores de previsión macroeconómica

Fuente: Klement on Investing, Diercks et al. (2026)

A partir de su análisis de los datos macroeconómicos publicados desde 2022, los autores concluyen que las predicciones de Kalshi superan claramente a las previsiones convencionales en lo que respecta a la inflación y a las decisiones sobre los tipos de interés de la Reserva Federal. Sin embargo, resultan menos fiables en el caso de otros indicadores, como la inflación subyacente y el desempleo, cuya comprensión, modelización y predicción requieren mayores conocimientos especializados.

Otra ventaja de los mercados de predicción es que ofrecen actualizaciones continuas, en lugar de actualizaciones mensuales o trimestrales como las encuestas. Especialmente en épocas de volatilidad, esto suele convertir a los mercados de predicción en la única fuente de datos disponible para evaluar cómo ha cambiado el sentimiento de los inversores.

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